还有人记得 Web 2.0 吗？那个由 PGC 转变成 UGC 的时代，出现了各种博客、论坛，还有现在的推特。
当在网上发表文章变得几乎没有门槛，有多少人最后成为了作家？
显然不是每个人都能成为了当年明月，或者可能在网上看完《第一次亲密接触》，还是会去线下买实体书。
所以我想 AI 时代应该也一样
命运的齿轮早在十年前就开始转动。
2016年，19岁的 Alexandr Wang 从 MIT 辍学创立 Scale AI，他入选 YC 成为 Sam Altman 的门徒。
十年后，当年那位坐在台下的少年，力挽狂澜拯救了 Meta 的 LLM 项目，还推出了真正意义上的 toC AI: Muse，可以说是用 Sam Altman 的招式挑战 OpenAI 的地位—— toB 已经归 A\
这差不多是硅谷版的《基督山伯爵》了
这也是我一直在尝试让大家明白的事情。在 AI 时代，软件已经失去护城河，SaaS 行业终将消失。就像是互联网诞生不久之后，报纸、杂志、广播、电视全都失去垄断地位一样，历史将会再一次重演
As I posted before, I've cancelled almost all of the SaaS subscriptions for my business
The only thing I still pay for as a business:
- AI inference
- Hetzner server hosting
- Cloudflare storage
- Backblaze backups
- Taxes
Now I started cancelling personal subscriptions too and just vibecoding my own versions or using Claude to take an open source project that does the same and then customize it for myself
All I still pay for personally is:
- Claude Code
- YouTube (content)
- Spotify (content)
- Starlink (internet)
- Phone eSIM
- Personal cloud storage
- Electricity and water (utility)
- Taxes
So if we summarize it for both, I only still pay for:
- AI inference
- Content
- Cloud storage & hosting
- Connectivity
- Electricity & water
- Taxes
So to summarize all my money now goes to:
- Content
- Data centers
- Power plants + water
- Governments
I think we'll be facing a tidal wave of cancellations once people find out how much money they can save
It's just how the economy works
1995年，乔布斯正处于被苹果公司驱逐的低谷期，当时他正在经营 NeXT 和皮克斯公司，离重返苹果还有几年。
当时纪录片《傻瓜的凯旋》（Triumph of the Nerds）对乔布斯进行了一个多小时的深度访谈。记者问他“你怎么知道哪个方向是正确的？”
乔布斯沉思了一会，说出了这段关于“品味”的经典名言：“最终，这归结于品味。 这归结于努力让自己去接触人类所创造的最美好的事物，然后尝试将这些美好融入到你正在做的事情中去。毕加索曾说过：‘优秀的艺术家抄袭，伟大的艺术家偷窃。’而我们在窃取伟大的创意时一向厚颜无耻”
分享一下 Attunz 私有 Benchmark 的结果
总体来说，Luna 非常拉垮，不说对比 Deepseek 4.1 了，甚至还不如 Qwen 3.8 27B，另外 Gemma 4 12B 和 Mac OS 27 的 内置模型超出预期
2025 年，Sam 以为 GPT-4 足够好了， chatbox 的发展已经到了瓶颈，开始疯狂寻找新的产品形态，做了很多类似 suno 的昏招，结果被横空出世的 Claude Code 打的满地找牙，现在可能以为 Astra 又可以了，开始重蹈覆辙
OpenAI 昨晚公布的数学结果集合，大部分人估计看得挺懵逼，但是有一项值得关注 github.com/openai/math/blob/…
说的是两个 n 位二进制整数相乘，最快能有多快。大家小学二年级学的竖式乘法，计算量是 O(n²)，1971 年，Schönhage 和 Strassen 猜想最优量是 O(n×log n)，但是证明不出来。直到 2019 年 才由 David Harvey 和 Joris van der Hoeven 证明了可以做到 n log n，但还不能证明是最优量。
关键的来了，昨晚 OpenAI 的发布说，还能降到 O(n × (log n)^(1−ε)) ，ε = 2⁻¹⁸² ≈ 1.63 × 10⁻⁵⁵
这……没有什么大的飞跃，改进可以小到忽略不计，但确实打破了猜想
We’re releasing a broad range of new mathematical results produced by an internal frontier model.
We’ve been consulting with the independent Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence at the Institute for Advanced Study, and we have drawn on their advice and public recommendations to inform how we release these results.
github.com/openai/math
该来的还是来了，openTPU github.com/FeSens/openTPU
整个计算机史，都在反复发明一种轮子：让工具制造自己，C 编译器用 C 写，rustc 用 Rust 写；PyPy 用 Python 写。
现在轮到 AI 了，用 AI 设计 AI 芯片。人类似乎对这种 self-hosting 有一种奇怪的执念，企图左脚踩右脚，试图把自己拽上天。
折腾了几十年，人类追求的始终是把自己从迭代循环里优化掉
